本文介绍了Self-MoE方法，将LLM转化为MiXSE组合式模块系统，利用自我专业化和自生成的合成数据构建专家模块，提高整体能力。实证结果显示Self-MoE在基准测试中表现出明显改进，提供更好的灵活性和可解释性。发现突出了模块化和自我改进在实现高效、可扩展和适应性强的系统中的关键作用。

该文章介绍了Self-MoE方法，将LLM转化为MiXSE组合式模块系统，利用自我专业化和自我优化的路由，提供更好的灵活性和可解释性。实证结果显示Self-MoE在基准测试中表现出明显的改进。